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题名基于多策略改进合作搜索算法的径流混合预报模型
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作者
杜成锐
李旻
孙大雁
梁志峰
王金龙
周波
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机构
国网四川省电力公司
国家电网有限公司
国网四川省电力公司电力科学研究院
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出处
《人民长江》
北大核心
2025年第7期56-65,共10页
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基金
国家电网有限公司重大科技项目(4000-202355381A-2-3-XG)。
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文摘
针对传统径流预测方法存在的预测精度低及泛化能力差等问题,提出了集成逐次变分模态分解、多策略改进合作搜索算法及误差时空综合修正的径流混合预报模型。首先,利用逐次变分模态分解将径流时间序列分解为若干相对独立、互不影响的子序列;其次,以最小二乘支持向量机模型为预报单元,分别通过正弦初始化、动态交流及游走变异等策略对合作搜索算法进行综合改进,提升了参数全局搜索能力和收敛稳定性;最后,对各模型预测结果进行叠加集成,运用误差时空修正策略进一步降低预测误差,保障结果精度和可靠性。在福建省池潭水库的工程应用表明:相较于LSTM、ELM、SVR、LSSVR等传统模拟,混合预报模型在径流预测结果中具有更高的RMSE、MAE、CC、NSE指标值,预见期1~4 d的NSE指标分别为0.986,0.982,0.976,0.967,展现出更高的精度和稳定性。各模块有效性检验结果表明,所提模型能精确捕捉非线性径流数据关系,降低预测偏差,可为变化条件下高精度径流预测提供参考。
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关键词
径流预报
逐次变分模态分解法
合作搜索算法
最小二乘支持向量回归
误差时空综合修正
池潭水库
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Keywords
runoff forecasting
successive variational mode decomposition
cooperation search algorithm
least squares support vector regression
spatiotemporal error integrated correction
Chitan Reservoir
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分类号
P338
[天文地球—水文科学]
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